查找网络位置的 Bonacich alpha 中心性分数

alpha.centrality() 已重命名为 alpha_centrality()，以创建更一致的 API。

用法

alpha.centrality(
  graph,
  nodes = V(graph),
  alpha = 1,
  loops = FALSE,
  exo = 1,
  weights = NULL,
  tol = 1e-07,
  sparse = TRUE
)

参数

graph

输入图，可以是有向图或无向图。在无向图中，边被视为互为反向的有向边。

节点

顶点序列，为其返回 alpha 中心性值的顶点。（由于技术原因，无论如何都会计算所有顶点的中心性值。）

alpha

参数，用于指定内生因素与外生因素在中心性确定中的相对重要性。请参阅下面的详细信息。

loops

在计算之前是否从图中消除环边。

exo

外生因素，在大多数情况下，这是一个常数（每个节点的因子相同），或者一个向量（给出每个顶点的因子）。请注意，过长的向量将被截断，过短的向量将被复制以匹配顶点的数量。

weights

一个字符标量，用于给出要在邻接矩阵中使用的边的属性的名称。如果为 NULL，则使用图的“weight”边属性（如果存在）。否则，如果为 NA，则计算使用标准邻接矩阵。

tol

矩阵求逆期间接近奇异值的容差，请参阅 solve()。

sparse

逻辑标量，是否使用稀疏矩阵进行计算。稀疏矩阵支持需要“Matrix”包